データは、いくつかの企業彼らとしても、データ、ますます重要になってきている「一日を。」近年では、より多くの企業が持って来ることができ、データ分析の価値を実現した、とワゴンビッグデータに跳ね上がっています。実際には、すべてが今監視し、測定し、同社が扱うことができるよりも、通常より高速なデータ・ストリームの数が多い、作成されています。問題は、定義、巨大なデータ、主要な問題、誤報や不正確な推論を引き起こす可能性があります小さな違いやエラーのデータ収集により、あります。
データ分析を最適化するための大きなヒントファイブ
大規模なデータの場合、その挑戦のビジネス中心の方法の分析は、企業がデータ管理戦略を策定することを確実にするために、すなわち、この目標を達成するための唯一の方法です。しかし、あなたの大切なデータ分析を最適化し、これらの大規模なデータセットの可能性浸潤最小限にするためにいくつかのテクニックがあり、「ノイズが。」下記のテクニカルリファレンスを作るために5つのヒントがあります。
まず、データ収集を最適化
データ収集は、最終的にビジネス上の意思決定につながる、一連のイベントの最初のステップです。ビジネスが関心を集め、関連するインデックスデータは非常に重要であることを確認してください。
データの種類と一番下の行に値を追加する方法の分析に、同社のインパクトの定義。基本的に、あなたのビジネスに、この顧客の行動と特定は、その後の分析のためのデータを使用するかを検討。
データの保存と管理は、データ分析の重要なステップです。私たちは、データの品質と生産性を維持しなければなりません。
第二に、データは、ゴミを取る必要があります
ダーティデータは、ビッグデータ分析の惨劇です。これは、アルゴリズムが重大な損傷を引き起こし、悪い結果につながるかもしれない、不正確、不完全または冗長顧客情報が含まれています。ダーティデータに基づく意思決定が問題のシーンです。
クリーンアップのデータは無関係なデータを破棄し、唯一の高品質、現在、完全な、関連するデータを保持含む、必要不可欠です。手動介入は、理想的な例ではない持続的かつ主観的ではないので、データベース自体を洗浄する必要があります。***時間関連の転送を含むシステム、例えば顧客情報またはデータセットを損傷する恐れがサイロに格納されたデータを変更する様々な方法でこのタイプのデータ。ダーティデータが大幅にマーケティング業界および潜在的な顧客や他の世代に影響を与える可能性がありますが、ためにも、金融および顧客関係のビジネス上の意思決定の誤った情報をもとに悪影響を及ぼすこと。結果は、リソースの横領、焦点と時間を含め、普及しています。
汚い答えの問題は、対策のシステムにクリーンなデータを確実にするためです。具体的には、自由の完全かつ正確な情報を繰り返します。関心のある企業は、任意の大規模なデータを調査するための抗デバッグを専門とデータをクリーンアップする一部のアプリケーションやテクノロジー企業は、これらの経路を分析する必要があります。ノックオンので、貧弱なデータ品質の影響が大きく、ビジネスコストを削減することができ、健康データは、マーケティング担当者の主要なタスクです。
データの面で最大の利益を得るために、あなたはビジネスの正確なビューを提供するために、意思決定やマーケティング戦略の品質が十分であることを確認するために時間を取る必要があります。
第三に、標準化されたデータセット
ほとんどのビジネスケースでは、さまざまなソースから、さまざまな形式のデータ。これらの矛盾が大きく、統計的推論を歪めることが間違った結果、に変換することができます。この可能性を回避するために、データの標準化されたフレームワークまたはフォーマットを決定し、厳密にそれを遵守する必要があります。
第4のデータ統合
今日では、ほとんどの企業は異なる自律部門が含まれ、多くの企業は、データリポジトリまたは孤立している「島。」1つの部門からの顧客情報の変化が別の部署に転送されませんので、挑戦的だので、彼らは不正確なデータソースに基づいて意思決定を行います。
この問題を解決するために、中央データ管理プラットフォームは、必要な任意の変更がすぐにすべての部門がアクセスすることができるので、データ分析の精度を保証するためにすべての部門を統合します。
第五に、データの分離を行います
でも、そこに組織され、統合され、データがクリーンであれば、それは問題を分析できます。この場合、データは分析の目標は、達成しようとしている念頭に置いて、便利チームにグループ化されます。このように、あなたはより意味のある、より価値があるサブグループ内の傾向を分析することができます。視聴が非常に特異的な傾向や行動かもしれとき、これは特にそうであるデータセット全体とは何の関係もありません。
大規模なデータ分析のためには、ビッグデータ分析のための5つのヒントを最適化することが不可欠である。陳キューブデータ品質のサポートに。多くの企業は、システムに関係なく、コンテンツの、解析ソフトウェアでダイビングを直進してみてください。高価であり、会社に損害を引き起こす可能性があり、不正確な推論と解釈、につながります。明確に定義され、適切に管理するデータベース管理プラットフォームは、企業が使用してビッグデータを分析するための不可欠なツールです。